大京都科学技术大学电气工程与计算机科学系崔相铉教授带领的研究团队，通过晶圆级大规模集成技术，成功开发出忆阻器。这一成果发表在《自然通讯》杂志上，为高度集成的人工智能半导体提供了新平台，有望复制人脑功能，突破传统半导体的局限。研究指出，人脑依靠约1000亿个神经元和100万亿个突触，在紧凑空间内高效处理信息，而现有AI半导体因电路复杂、功耗高，效率远低于人脑。

忆阻器作为新兴半导体器件，具备存储与计算双重功能，其简单结构允许更高密度的电路配置。采用交叉阵列形式后，相同面积下信息存储量可达SRAM的数十倍。然而，此前忆阻器集成技术受限于工艺复杂、良率低等问题，难以实现大规模晶圆生产。为此，崔教授团队与加州大学圣巴巴拉分校德米特里·斯特鲁科夫博士团队联合攻关，提出材料、元件、电路与算法协同设计的新方法。该方法无需复杂工艺，在4英寸晶圆上实现了约95%良率的忆阻器交叉阵列电路。

研究还展示了三维垂直堆叠结构，证明忆阻器电路可扩展至大规模AI计算系统。实际应用中，基于脉冲神经网络的技术在AI计算中表现出显著效率与稳定性。崔相铉教授表示：“这项研究改进了忆阻器集成技术，过去这一领域一直受限。我们期待它成为下一代半导体平台的核心。”

更多信息： Sanghyeon Choi 等人，《用于脑级神经形态计算的忆阻器无源交叉阵列电路的晶圆级制造》，《自然通讯》 (2025)。期刊信息： 《自然通讯》